2026年AI数据采集趋势：网络数据基础架构的崛起研究报告

2026年AI数据采集趋势网络数据基础架构的崛起执行摘要开发AI系统的企业正面临一个高速变化、成败攸关的发展环境。在此情势下，实时获取公共网络数据已不再是一种竞争优势，而是一种必备能力。

2026年2月，Vanson

Bourne调查了

500名AI系统开发企业的从业者，重点关注当前的AI应用、工具及近期发展趋势。与往年有关AI公共网络数据的调研结果一致，几乎所有企业都表示实时

数据对其AI系统不可或缺，且数据消耗量仍在持续攀升。今年的调查结果显示，实时数据使用量平均增长了132%。这一增长趋势与支撑所有AI运行的必要基础网络数据基础架构层日益重要的发展趋势相呼应。旧网络必须与新网络互联，智能体必须具备信息交互和检索能力，最新数据必须能被预测模型或基础模型访问，并可用于机器人训练。每个数据检索节点都依赖于网络数据基础架构。但这一关键网络数据层正日益难以访问，严重影响了AI项目的发展。鉴于当前面临的各种挑战以及未来一年限制可能进一步收紧的趋势，拥有可靠的数据合作伙伴已成为企业取得成功的一大优势。目录智能体采用情况网络执行基础模型机器人监管摩擦和技术封锁挑战智能体采用情况未来

12个月的核心数据需求：提升可靠性和数据质量提高数据采集/检索速度访问更多实时数据强化合规、治理与法律保障访问更大规模（更多数量）的数据访问更广泛（全面）的网页数据源扩展AI系统面临的最大挑战基础架构和运营成本高难以获得可靠、最新的外部数据内部集成和编排方式较复杂面临人才/技能缺口智能体部署面临AI数据基础架构瓶颈只有依托传输更快、质量更可靠的数据，AI系统才能顺利实现从开发到生产的转变。97%的企业综合利用各种AI智能体连接实时网络数据各种智能体的

3大主要优势数据增强智能体的优势提升数据准确性或质量提供更精准的客户、供应商或市场洞察加速决策流程深度研究智能体的优势提高研究结果的准确性与质量提供更精准的战略、市场或竞争洞察加速从研究问题到可执行洞察的转化过程AI部署依赖实时网络数据访问大多数受访企业都已通过各种方式，在不同功能领域应用AI，且这些应用通常相辅相成。例如，使用智能体检索基础模型或预测模型所需的数据——它构成了五大依赖实时公共网络数据访问的热门用例之一。按功能划分的热门用例商业洞察/市场研究/客户洞察/趋势分析运营优化（欺诈检测、流程改进、合规监控）提升网页搜索/浏览/互联网用户体验训练AI/机器学习应用97%都需实时网络数据访问智能体依赖实时网络连接来支持各大业务领域目前，60%的AI产品都致力于将业务用例与连接至实时网络的拟人化智能体紧密结合，这正是大多数业务用例的核心需求。据AI产品采用者表示，他们平均会在5个业务职能领域部署连接实时网络的智能体。研究与知识检索客户支持销售或营销运营产品或价格监控员工工作流程辅助网络安全与

IT运营机器人或物理实体自动化网络搜索已采用

计划采用无采用计划网络执行面向未来网络的建设：关键基础架构需求支撑未来网络发展的AI

网络基础架构有三大不可或缺的支柱。AI行业的领导者普遍认为实时数据访问与检索能力最为关键，其重要性高于可管理扩展、延迟与可靠性的基础架构，以及治理与合规体系。实时数据访问与检索用于管理扩展、延迟与可靠性的基础架构治理和合规性调查结果两层网络的兴起能够可靠且合规地在开放网络上运行的基础架构已成为AI发展的重要推动力。使用AI智能体进行网络搜索

两层网络的兴起智能体网络人类网络的企业认同

“两层网络”正在兴起目前使用智能体进行网络搜索转向智能体网络：

时间线预测网络正从“人类网络”向“智能体网络”演进，企业在利用这一趋势提升效率，确立竞争优势。以下是AI行业的领导者对这一转变速度的判断：不到2年2-5年5年以上不确定提升AI输出结果的可信度应对实时市场变化带来的竞争压力应对不断提升的客户期望信息瞬息万变，静态训练数据跟不上步伐降低对频繁再训练周期的依赖需要从公开网络获取最新信号网络访问成为智能体运行的关键所有企业都意识到，实时数据的重要性受多重因素驱动。企业需要实时网络访问的

6大原因基础模型数据量快速增长，超出企业内部基础架构的处理能力过去

12个月里，企业用于训练模型的数据量较前一年平均增长了

132%。在为AI查找、清理和处理公开网络数据时，面临下述挑战的受访者比例：确保数据质量与完整性在多地区扩展数据采集能力应对日趋严厉的数据隐私法规确保数据源的一致性与可靠性应对法律限制整合非结构化数据满足合规要求确保数据获取的时效性仅依赖训练数据已无法支撑AI的有效运行几乎所有受访者(98-99%)都认为，以下各项因素是模型需要获取实时数据和最新数据的重要原因。此外，82%的受访者表示，依赖过时数据集可能会导致AI准确性下降。提供准确、最新的输出结果追踪外部变化

与发展动态支持即时

决策自动化各项依赖实时信息的操作识别新风

险或机会重要或极其重要重要程度分布完全不重要有点重要极其重要非常重要访问与集成是瓶颈所在实现AI实时推理面临诸多挑战AI企业领导者面临的主要挑战数据质量和验证稳定访问相关实时数据源集成复杂性实时检索所需的计算与基础架构成本延迟/性能限制治理和合规性机器人感知

+操作机器人训练企业正逐步转向以基础模型为核心的技术栈，在此类技术栈中，最新的外部数据和强大的数据管道能带来倍增效应。值得注意的定性信号对“功能性AI”的关注上升制造企业多次提及生成环境中使用的感知模型和操作模型基础模型最新外部数据机器人与基础模型的重叠领域（交叉引用洞察）采用机器人训练数据的企业同时报告：使用基础模型使用预测模型要点：机器人领域对多模态数据的采集需求更为突出，与其感知和操作训练需求相吻合。各行业数据采集量激增训练数据量平均增长幅度数据量增长幅度仅机器人领域其他领域的用例仅机器人领域其他领域的用例仅机器人领域其他领域的用例机器人训练数据：数量增长和模态变化图片视频音频仅机器人领域

其他领域的用例机器人训练模态偏好机器人领域的AI智能体：挑战概览为实现实时智能体工作流，机器人团队不仅要应对数据采集难题，还需攻克控制、验证和集成方面的挑战。训练数据

扩展

AI

系统

实时推理集成/编排外部数据的可基础架构/的复杂性靠性与时效性运营成本数据质量和一致性数据质量/验证控制智能体采集的内容/防止意外捕获到非预期数据成本

+数据来源

+法律不确定性集成复杂性实时数据源的可靠性和计算成本监管摩擦和技术封锁挑战哪些限制措施造成了极大阻力？监管要求

技术封锁限制措施的影响程度认为监管和技术限制措施

阻碍了创新合规悖论AI对网络数据的需求日益增长，但监管与封锁措施却在不断加强。这对创新造成巨大阻力，AI企业的领导必须在满足企业发展需求的同时，应对各种挑战并作出符合伦理的决策。服务条款无更多挑战接踵而至绝大多数受访者(88%)认为，各种访问控制机制的兴起让公开网络数据的获取变得日益困难。受访者对短期内AI企业面临的挑战进行了如下预测。监管法规加强

保持不变放宽网站封锁增加

保持不变减少道德与合规是不可妥协的底线它们也给企业网络数据基础架构和数据采集流程带来额外挑战。确保数据访问道德且合规的关键措施：确保数据源的透明度和可追溯性建立明确的法律审查制度和有据可依的合规流程拥有在大规模访问数据时不被封锁的能力尽量减少对网站的干扰（限速、访问时尊重网站规则）避免采集敏感或个人数据确保小型组织也能公平访问数据道德与合规是不可妥协的底线它们也给企业网络数据基础架构和数据采集流程带来额外挑战。数据采集过程中的主要伦理风险从公共网页采集敏感数据或可识别个人身份的数据使用不符合相关法律/标准的数据对个人数据主体缺乏透明度或未获得对方同意使用存在偏见或不具代表性的网络数据训练AI侵犯版权、数据库权益或知识产权采集或共享非必要数据绕过付费墙、登录或技术限制机制访问相关数据无视网站数据使用政策使用第三方服务的原因采集速度更快可靠性/成功率更高方便管理合规/法律/伦理风险确保道德/合规的关键措施：保障数据源的透明度/可追溯性拥有大规模采集数据而不被封锁的能力明确的法律制度和合规流程制度企业未来

12个月的策略混合模式因此，

65%的企业预计会在一定程度上依赖第三方网络数据基础架构提供商是战略合作伙伴在各地规则各异的背景下，AI从业者依赖专业的网络数据基础架构提供商来采集数据，以确保合规

，并适应不断变化的网站。依赖专业的网络数据基础架构提供商完全依赖第三方完全依赖自身“AI系统的构建方式和运行方式正在经历重大的架构变革。如今，97%的组织都将其AI系统直接连接至实时网络数据源，这标志着底